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Enregistrement W4318422664 · doi:10.46855/energy-proceedings-9968

Electrolyzer Degradation-Power Electronics One -Way Interaction Model

2022· preprint· en· W4318422664 sur OpenAlexafffund
Mohamed Keddar, Marcos Da Conceicao, Mamadou Lamine Doumbia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesMitacsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Mots-clésPower electronicsElectronicsDegradation (telecommunications)Power (physics)Computer scienceElectrical engineeringEngineeringPhysicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The water electrolysis process requires a high DC current supply that can sustain the desired hydrogen production rate over a large period of operation at a competitive cost.During the conversion of electricity from AC to DC, power quality may be affected because of the non-linear effect caused by the power electronics.Most of the recent research has focused on exploring different rectifier topologies.None of them have investigated the influence of cell stack degradation on the performance of power electronics.In this work, we built a one-way interaction model to predict the influence of electrolyzer degradation on power electronics output over multiscale operational time (from milliseconds to years) for proton exchange membrane electrolyzer (PEM).In this model, we assume a constant degradation rate on the electrolyzer that results in a linear increase of internal resistance over time.Counterintuitively, rather than the power quality decreasing, results show that the power quality increased with the electrolyzer degradation for both the AC (power factor and THD) and DC side (ripple) for the 6-pulse thyristor.Furthermore, the influence of three variables (degradation rate, load current, and topology) on AC (power factor and THD) and DC (ripple factor) side power output were investigated.Finally, results were partially validated with experimental data from a 20 MW scale PEM electrolyzer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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